Así es el robot de Eka Robotics capaz de coger 1.500 tipos de objetivos distintos sin romper ni uno solo

Los avances en IA han permitido a las máquinas simular el razonamiento y la visión de los humanos. Sin embargo, la manipulación física de objetos cotidianos continúa siendo uno de los mayores cuellos de botella para la robótica moderna.

Es verdad que los modelos de lenguaje actuales son capaces de planificar tareas complejas en un entorno meramente digital. Ahora bien, coordinar un brazo mecánico para agarrar piezas frágiles, resbaladizas o con formas imprevistas sin romper ninguna de ellas sigue planteando un desafío técnico de primer nivel.

Es por eso que la compañía estadounidense Eka Robotics acaba de cerrar una ronda de financiación Serie A de 150 millones de dólares, alcanzando una valoración de 1.450 millones de dólares, según ha publicado TechCrunch. La firma, fundada por Pulkit Agrawal, profesor del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), y Tuomas Haarnoja, antiguo investigador de Google DeepMind, cuenta con el respaldo de firmas de inversión de capital riesgo como a16z y F-Prime.

Del control visual al aprendizaje mediante fuerza y tacto

Gran parte de los desarrollos actuales se apoyan en arquitecturas de tipo visión-lenguaje-acción (VLA), donde las cámaras y los algoritmos visuales dirigen cada movimiento del actuador. Sin embargo, esta compañía tiene una propuesta muy diferente.

En declaraciones a TechCrunch, Agrawal explicó que "la visión no es la forma principal de resolver este problema del último milímetro", ya que las cámaras indican la posición aproximada del objeto, pero "el agarre real y la búsqueda real se producen a través de las fuerzas".

Entonces, ¿qué propone exactamente Eka Robotics? Pues bien, la compañía ha desarrollado una pinza con sensores táctiles avanzados cuyo coste de fabricación se sitúa por debajo de los 1.000 dólares, vinculada a un modelo de visión-fuerza-acción (VFA). De hecho, Tesla hace poco registró una patente que va en la misma línea.

En lugar de depender de operarios humanos que graben miles de horas guiando brazos mecánicos, Eka traslada el entrenamiento a simuladores físicos. De este modo, mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo a escala, generan miles de horas de experiencia sintética en pocos minutos. Como señaló a Kris Hauser, profesor de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, este enfoque permite que el robot se adapte a objetos desconocidos sin reentrenarse y supere las demostraciones humanas previas.

1.500 objetivos distintos clasificados en una hora

Si lo llevamos a un terreno práctico, los registros compartidos por la compañía sitúan la velocidad del sistema por encima de los baremos humanos en tareas repetitivas. El brazo mecánico es capaz de recoger y clasificar unos 1.500 objetos de hasta 1 kg por hora, alcanzando una tasa de éxito superior al 95 %, frente a los cerca de 600 objetos por hora que suele procesar una persona.

Además, la respuesta inmediata de sus sensores de presión le permite frenar en milisegundos para manipular productos delicados sin deformarlos. Respecto a estas capacidades, Raghu Raguram, socio general de a16z, afirmó que la tecnología ya ofrece un rendimiento sobrehumano (literalmente, claro) en tareas concretas de manipulación diestra.

No obstante, el salto del laboratorio a la producción industrial todavía plantea algunas dudas. Eka colabora actualmente en proyectos piloto confidenciales centrados en tareas de colocación y manipulación de cables, pero la exigencia de las plantas fabriles requerirá un funcionamiento continuo sin fallos. En este sentido, la empresa ha indicado que su pinza actual está certificada para 5 millones de ciclos de trabajo, con el objetivo de alcanzar los 20 millones habituales en la maquinaria industrial estandarizada.

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